机器学习工程师第八期,视频教程下载

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课程介绍:

本课程从机器学习中的数学基础、到基本模型、特征工程、工业实战、高阶知识、深度学习,六大阶段,层层深入、逐层递进,直通机器学习本质与其应用,且解决以下十大问题

微积分与矩阵知识在机器学习中如何应用

逻辑回归如何在海量工业实战数据下应用

如何对商品销量进行高准确率预测

如何使用隐马尔可夫模型(HMM)对中文进行分词

如何使用随机森林和支持向量机(SVM)对数据进行分类

如何使用Tensorflow构建RNN模型进行分类预测

如何使用LDA等对文档进行分类

如何自己构建数据集并使用Caffe进行分类

如何使用xgboost与lightGBM在Kaggle比赛中获胜

如何使用循环神经网络抓取文本特征

课程目录:

第1课 机器学习中的微分与矩阵(www.52download.cn).mp4

第2课 概率与凸优化.mp4

第3课 回归问题与应用.mp4

第4课 决策树、随机森林、GBDT.mp4

第5课 SVM.mp4

第6课 最大熵与EM算法.mp4

第7课 机器学习中的特征工程处理.mp4

第8课 多算法组合与模型最优化.mp4

第9课 sklearn与机器学习实战.mp4

第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4

第11课 用户画像与推荐系统.mp4

第12课 聚类.mp4

第13课 聚类与推荐系统实战.mp4

第14课 贝叶斯网络.mp4

第15课 隐马尔科夫模型HMM.mp4

第16课 主题模型.mp4

第17课 神经网络初步.mp4

第18课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4

第19课 循环神经网络与自然语言处理.mp4

第20课 深度学习实践.mp4

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